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系统学习资料


深度学习火起来之后,网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习,见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程,也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质,并且更好地掌握这项技术,用于实践。


以下是我所推荐的学习资料:


首先是视频课程。


Yaser Abu-Mostafa


加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程,非常系统地讲解了机器学习背后的原理,以及主要的技术。讲解非常深入浅出,让你不光理解机器学习有哪些技术,还能理解它们背后的思想,为什么要提出这项技术,机器学习的一些通用性问题的解决方法(比如用正则化方法解决过拟合)。强烈推荐。


课程名称:Machine Learning Course - CS 156


视频地址:

https://www.youtube.com/watch?v=mbyG85GZ0PI&list=PLD63A284B7615313A


Geoffrey Hinton


深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人(Yann LeCun,Yoshua Bengio等)在神经网络被人工智能业界打入冷宫,进入低谷期的时候仍然不放弃研究,最终取得突破,才有了现在的深度学习热潮。


他在Coursera上有一门深度学习的课程,其权威性自不待言,但是课程制作的质量以及易于理解的程度,实际上比不上前面Yaser Mostafa的。当然,因为其实力,课程的干货还是非常多的。


课程名称:Neural Networks for Machine Learning

课程地址:https://www.coursera.org/learn/neural-networks


UdaCity


Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要,并且注重和实践相结合。推荐。


课程名称:深度学习

课程地址:https://cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730


小象学院


国内小象学院出品的一个深度学习课程,理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲,优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。

课程名称:深度学习(第四期)

课程地址: http://www.chinahadoop.cn/classroom/45/courses


推荐阅读书目


《Deep Learning the Book》 —— 这本书是前面提到的大牛Yoshua Begio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者,生成式对抗网络被Yann LeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统,专业,偏重理论,兼顾实践,是系统学习深度学习不可多得的好教材。

英文版:http://deeplearningthebook.com

目前Github上已经有人翻译出了中文版:

https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese


如果大家有更好的可以在下面留言我会继续补充

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